作生活中，我們會(huì)用到各種 PDF 文件，但是常常有一些水印影響閱讀，交流學(xué)習(xí)時(shí)也很不美觀。
為了解決這個(gè)問題，測(cè)評(píng)了 7 款被強(qiáng)力推薦的去水印神器，希望能夠幫助大家找回一片清爽的 PDF 空間！
這是一款免費(fèi)在線的 PDF 轉(zhuǎn)換工具。
大家肯定好奇，轉(zhuǎn)換工具怎么去水印？
很簡(jiǎn)單，利用它把 PDF 轉(zhuǎn)換成 Word 文件，保存到本地，打開即可手動(dòng)刪除水印。
刪除后有需要可再轉(zhuǎn)回 PDF 文件。
它最大的優(yōu)點(diǎn)就是無須登陸注冊(cè)，不用下載任何第三方軟件。
頁眉頁尾類的水印可直接刪除，文檔中間的圖片或文字水印也可以選中刪除，美中不足的就是文檔中間的水印需要一個(gè)個(gè)手動(dòng)處理，無法批量刪除，比較耗費(fèi)時(shí)間。
這個(gè)軟件是一個(gè)名副其實(shí)的橡皮擦，可以輕松擦除任意 PDF 內(nèi)容！
無論是什么類型的水印，頁眉頁角、中間圖片、文字、頑固圖層......手握橡皮擦，水印全不怕！
你只需要打開相應(yīng)的 PDF 文檔，選擇或者調(diào)整一個(gè)合適的橡皮擦顏色和大小，就可以開始水印擦擦樂之旅了！
這個(gè)軟件非常考驗(yàn)技術(shù)，手不能抖，不然可能一不小心把正文也擦沒了哦~
除此之外，大多數(shù)軟件無法清除的水印它都能擦掉。擦錯(cuò)了可以無限后退或者刪除步驟，也不用擔(dān)心啦，就是會(huì)比較耗費(fèi)時(shí)間~
這是一款專業(yè)的、功能強(qiáng)大的 PDF 文檔創(chuàng)建和管理工具，有 14 天的免費(fèi)試用期，非常適合拿來救急。
它有多個(gè)專業(yè)的版本，一般去水印，我們?cè)诠倬W(wǎng)選擇個(gè)人版下載即可。
對(duì)于頁眉頁腳、文檔中間的背景圖片、文字類型的水印都可以一鍵輕松去除。
不過可能會(huì)存在因?yàn)轫撁娉叽绮煌瑢?dǎo)致無法識(shí)別頁眉頁腳的情況出現(xiàn)。
這種時(shí)候我們可以采取編輯文檔的方式去除，或者用上文提及的其他軟件。
但文檔中間的圖片、文字背景去除都是非常順利的。萬一有較頑固的圖片水印沒有一次性識(shí)別刪除，也可以編輯文檔選擇圖片，手動(dòng)進(jìn)行刪除哦。
這是一款去除 PDF 水印的專業(yè)工具，免費(fèi)試用期過后需要付費(fèi)試用。
安裝后打開帶有文字、圖片水印的 PDF 文件，在上面的菜單欄中選擇「頁面」，右側(cè)找到「水印」-「移除」，相關(guān)的水印就會(huì)立刻消失啦！
對(duì)像頁眉頁腳類的水印，只需要選擇編輯后刪除也可以消失地一干二凈。
唯一的不足就是無法處理批量文件，需要我們手動(dòng)依次操作了。
所以去除頁眉頁腳的水印，還是更推薦我們的第一款輕閃爍 PDF 。
這也是一款在線的 PDF 工具，主頁就有 PDF 刪除水印的功能。
同樣非常方便，無需登錄注冊(cè)，上傳輸入水印內(nèi)容，即可一鍵刪除。還可以批量刪除同款水印。
不過有兩個(gè)局限：
? 僅支持字母、數(shù)字和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)類的文字水印；
? 免費(fèi)版僅支持 2M 以內(nèi)的 PDF 文件。
這是一個(gè) 12M 的工具百寶箱，里面有 60+ 工具，不過我們今天重點(diǎn)介紹它的去水印功能。
安裝完成后打開，找到「PDF 工具集」里面的「PDF 水印移除」。
然后添加帶有圖片水印的 PDF 文檔，并且加入水印待去除列表中。
點(diǎn)擊下一步移除水印另存，即可得到一份無圖片水印的 PDF 文檔
對(duì)了，它同樣可以批量刪除圖片類的水印~
最重要的一點(diǎn)：我們不能利用去水印技術(shù)去侵犯別人的版權(quán)和作者的權(quán)利哦。
（信息來源：職場(chǎng)神助攻）
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近年，短視頻生態(tài)的賽道迅猛崛起，圍繞短視頻而生的創(chuàng)作編輯工具在不斷涌現(xiàn)，美圖公司旗下專業(yè)手機(jī)視頻編輯工具 ——Wink，憑借獨(dú)創(chuàng)的視頻畫質(zhì)修復(fù)能力獨(dú)占鰲頭，海內(nèi)外用戶量持續(xù)攀升。
Wink 畫質(zhì)修復(fù)功能火爆的背后，是美圖在視頻編輯應(yīng)用需求加速釋放背景下，對(duì)用戶視頻畫面模糊不清、噪點(diǎn)嚴(yán)重、畫質(zhì)低等視頻創(chuàng)作痛點(diǎn)的洞察，與此同時(shí)，也建立在美圖影像研究院（MT Lab）強(qiáng)有力的視頻修復(fù)與視頻增強(qiáng)技術(shù)支持下，目前已推出畫質(zhì)修復(fù) - 高清、畫質(zhì)修復(fù) - 超清、畫質(zhì)修復(fù) - 人像增強(qiáng)、分辨率提升等功能。
日前，美圖影像研究院（MT Lab）聯(lián)合中國(guó)科學(xué)院大學(xué)更突破性地提出了基于 STE 的盲視頻去閃爍 (blind video deflickering, BVD) 新方法 BlazeBVD，用于處理光照閃爍退化未知的低質(zhì)量視頻，盡可能保持原視頻內(nèi)容和色彩的完整性，已被計(jì)算機(jī)視覺頂會(huì) ECCV 2024 接收。
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2403.06243v1
BlazeBVD 針對(duì)的是視頻閃爍場(chǎng)景，視頻閃爍容易對(duì)時(shí)間一致性造成影響，而時(shí)間一致性是高質(zhì)量視頻輸出的必要條件，即使是微弱的視頻閃爍也有可能嚴(yán)重影響觀看體驗(yàn)。究其原因，一般是由拍攝環(huán)境不佳和拍攝設(shè)備的硬件限制所引起，而當(dāng)圖像處理技術(shù)應(yīng)用于視頻幀時(shí)，這個(gè)問題往往進(jìn)一步加劇。此外，閃爍偽影和色彩失真問題在最近的視頻生成任務(wù)中也經(jīng)常出現(xiàn)，包括基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) (GAN) 和擴(kuò)散模型 (DM) 的任務(wù)。因此在各種視頻處理場(chǎng)景中，探索通過 Blind Video Deflickering (BVD) 來消除視頻閃爍并保持視頻內(nèi)容的完整性至關(guān)重要。
BVD 任務(wù)不受視頻閃爍原因和閃爍程度的影響，具有廣泛的應(yīng)用前景，目前對(duì)此類任務(wù)的關(guān)注，主要包括老電影修復(fù)、高速相機(jī)拍攝、色彩失真處理等與視頻閃爍類型、閃爍程度無關(guān)的任務(wù)，以及僅需在單個(gè)閃爍視頻上操作，而不需要視頻閃爍類型、參考視頻輸入等額外指導(dǎo)信息的任務(wù)。此外，BVD 現(xiàn)主要集中在傳統(tǒng)濾波、強(qiáng)制時(shí)序一致性和地圖集等方法，所以盡管深度學(xué)習(xí)方法在 BVD 任務(wù)中取得了重大進(jìn)展，但由于缺乏先驗(yàn)知識(shí)，在應(yīng)用層面上受到較大阻礙，BVD 仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。
BlazeBVD: 有效提高盲視頻去閃爍效果
受經(jīng)典的閃爍去除方法尺度時(shí)間均衡 (scale-time equalization, STE) 的啟發(fā)，BlazeBVD 引入了直方圖輔助解決方案。圖像直方圖被定義為像素值的分布，它被廣泛應(yīng)用于圖像處理，以調(diào)整圖像的亮度或?qū)Ρ榷龋o定任意視頻，STE 可以通過使用高斯濾波平滑直方圖，并使用直方圖均衡化校正每幀中的像素值，從而提高視頻的視覺穩(wěn)定性。雖然 STE 只對(duì)一些輕微的閃爍有效，但它驗(yàn)證了：
直方圖比像素值緊湊得多，可以很好地描繪光亮和閃爍信息。
直方圖序列平滑后的視頻在視覺上沒有明顯的閃爍。
因此，利用 STE 和直方圖的提示來提高盲視頻去閃爍的質(zhì)量和速度是可行的。
BlazeBVD 通過對(duì)這些直方圖進(jìn)行平滑處理，生成奇異幀集合、濾波光照?qǐng)D和曝光掩碼圖，可以在光照波動(dòng)和曝光過度或不足的情況下實(shí)現(xiàn)快速、穩(wěn)定的紋理恢復(fù)。與以往的深度學(xué)習(xí)方法相比，BlazeBVD 首次細(xì)致地利用直方圖來降低 BVD 任務(wù)的學(xué)習(xí)復(fù)雜度，簡(jiǎn)化了學(xué)習(xí)視頻數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和資源消耗，其核心是利用 STE 的閃爍先驗(yàn)，包括用于指導(dǎo)消除全局閃爍的濾波照明圖、用于識(shí)別閃爍幀索引的奇異幀集，以及用于識(shí)別局部受過曝或過暗影響的區(qū)域的曝光圖。
與此同時(shí)，利用閃爍先驗(yàn)，BlazeBVD 結(jié)合了一個(gè)全局閃爍去除模塊 (GFRM) 和一個(gè)局部閃爍去除模塊 (LFRM)，有效地矯正了個(gè)別相鄰幀的全局照明和局部曝光紋理。此外，為了增強(qiáng)幀間的一致性，還集成了一個(gè)輕量級(jí)的時(shí)序網(wǎng)絡(luò) (TCM)，在不消耗大量時(shí)間的情況下提高了性能。
圖 1：BlazeBVD 方法與已有方法在盲視頻去閃爍任務(wù)上的結(jié)果對(duì)比
具體而言，BlazeBVD 包括三個(gè)階段：
首先，引入 STE 對(duì)視頻幀在光照空間下的直方圖序列進(jìn)行校正，提取包括奇異幀集、濾波后的光照?qǐng)D和曝光圖在內(nèi)的閃爍先驗(yàn)。
其次，由于濾波后的照明映射具有穩(wěn)定的時(shí)間性能，它們將被用作包含 2D 網(wǎng)絡(luò)的全局閃爍去除模塊 (GFRM) 的提示條件，以指導(dǎo)視頻幀的顏色校正。另一方面，局部閃爍去除模塊 (LFRM) 基于光流信息來恢復(fù)局部曝光圖標(biāo)記的過曝或過暗區(qū)域。
最后，引入一個(gè)輕量級(jí)的時(shí)序網(wǎng)絡(luò) (TCM) 來處理所有幀，其中設(shè)計(jì)了一個(gè)自適應(yīng)掩模加權(quán)損失來提高視頻一致性。
通過對(duì)合成視頻、真實(shí)視頻和生成視頻的綜合實(shí)驗(yàn)，展示了 BlazeBVD 優(yōu)越的定性和定量結(jié)果，實(shí)現(xiàn)了比最先進(jìn)的模型推理速度快 10 倍的模型推理速度。
圖 2：BlazeBVD 的訓(xùn)練和推理流程
實(shí)驗(yàn)結(jié)果
大量的實(shí)驗(yàn)表明，盲視頻閃爍任務(wù)的通用方法 ——BlazeBVD，在合成數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集上優(yōu)于先前的工作，并且消融實(shí)驗(yàn)也驗(yàn)證了 BlazeBVD 所設(shè)計(jì)模塊的有效性。
表 1：與基線方法的量化對(duì)比
圖 3：與基線方法的可視化對(duì)比
圖 4：消融實(shí)驗(yàn)
以影像科技助力生產(chǎn)力
該論文提出了一種用于盲視頻閃爍任務(wù)的通用方法 BlazeBVD，利用 2D 網(wǎng)絡(luò)修復(fù)受光照變化或局部曝光問題影響的低質(zhì)量閃爍視頻。其核心是在照明空間的 STE 濾波器內(nèi)預(yù)處理閃爍先驗(yàn)；再利用這些先驗(yàn)，結(jié)合全局閃爍去除模塊 (GFRM) 和局部閃爍去除模塊 (LFRM)，對(duì)全局閃爍和局部曝光紋理進(jìn)行校正；最后，利用輕量級(jí)的時(shí)序網(wǎng) (TCM) 提高視頻的相干性和幀間一致性，此外在模型推理方面也實(shí)現(xiàn)了 10 倍的加速。
作為中國(guó)影像與設(shè)計(jì)領(lǐng)域的探索者，美圖不斷推出便捷高效的 AI 功能，為用戶帶來創(chuàng)新服務(wù)和體驗(yàn)，美圖影像研究院（MT Lab）作為核心研發(fā)中樞，將持續(xù)迭代升級(jí) AI 能力，為視頻創(chuàng)作者提供全新的視頻創(chuàng)作方式，打開更廣闊的天地。